¿Qué es la fusión de datos?

Para 2025, se espera que las organizaciones produzcan 175 zettabytes de datos comerciales. Pero solo alrededor del 20% de esos datos se emplearán para tomar decisiones comerciales, según un informe de IDC. Esto indica que la información de la mayoría de las empresas debe utilizarse en su totalidad.

Muchas empresas están iniciando proyectos de fusión de datos como parte de su enfoque de digitalización debido a la redundancia de datos. Es un método para vincular esas redes y producir una única fuente de verdad.

El artículo analiza la importancia de la combinación de datos y cómo funciona. Si bien también discutimos las mejores prácticas de combinación de datos y casos de uso para darle una mejor idea de cómo la combinación de datos ofrece más precisión a los datos comerciales.

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¿Qué es la fusión de datos?

La fusión de datos es el proceso de integrar dos o más datos comparables en una base de datos unificada.

La combinación de datos se usa para agregar parámetros a una base de datos, agregar instancias u observaciones, o eliminar repeticiones y otros datos inexactos.

Cuando se implementa correctamente, la combinación de datos simplifica el examen de los datos almacenados en varias fuentes, bases de datos u otros sitios. En algunas circunstancias, la combinación de datos en una sola base de datos es esencial. Por ejemplo, una empresa debe agregar casos adicionales, parámetros o información estadística a los valores de la consulta.

La combinación de datos debe realizarse, ya que puede dar lugar a problemas de redundancia, fiabilidad o integridad. Un científico de datos tendrá que integrar nuevos datos en el archivo de datos primario o significativo en uno de dos escenarios:

• Recolectaron la información como parte de una investigación, o "rastreador". Un programa en el que un investigador recopila los datos a lo largo del tiempo y los examina en períodos.
• Poseen datos basados ​​en un metaproyecto, en el que el investigador recopila datos antes y después de un incidente.

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¿Por qué debería usar la combinación de datos?

La combinación de datos es una técnica sólida que puede ayudar a las empresas a organizar y analizar su material. Hemos mencionado algunos beneficios de la combinación de datos y por qué debería utilizar la combinación de datos en sus organizaciones.

Ahorre tiempo y recursos

El método de combinar información de varias fuentes en una pieza de datos unificada y cohesiva se conoce como combinación de datos. Aunque lleva mucho tiempo y es tedioso, es necesario garantizar datos correctos y actualizados. Puede ahorrar dinero y tiempo al automatizar el proceso de combinación de datos, y se asegurará de que los datos estén actualizados y sean precisos.

Por ejemplo, la combinación de datos puede combinar diversos conjuntos de datos de seguimiento de inventario, ingresos y clientes en un conjunto de datos unificado. Reduciría la posibilidad de errores provocados por datos inexactos y facilitaría el análisis de datos y la toma de decisiones corporativas.

Mejore la autenticidad de los datos

Debe asegurarse de que sus grandes conjuntos de datos sean precisos y completos cuando haya muchos conjuntos disponibles. Puede combinar los datos de cada grupo en uno solo fusionando los conjuntos.

Eso permite garantizar la exactitud y exhaustividad de todos los datos. Además, se asegura de que la recaudación esté libre de redundancias. La integración de sus bases de datos tiene varias ventajas, y la precisión es una de ellas. Se garantiza que todos los datos son precisos cuando se combinan en un solo conjunto.

Conveniente para encontrar datos

Cada pieza de datos se combina dentro de un lugar cada vez que se fusionan los conjuntos. Esto garantiza que el conjunto de datos esté completo y libre de lagunas en el conocimiento. Dado que todo está en un solo lugar, es fácil de encontrar y usar.

La fusión también simplifica el trabajo y el examen del conjunto en su totalidad. Todo está inmediatamente frente a usted, por lo que no hay necesidad de preocuparse por buscar en muchos archivos o intentar juntar varias partes de los datos individualmente.

Análisis del rendimiento empresarial

Cuando las organizaciones combinan datos de muchas fuentes, pueden obtener una imagen más precisa de lo que sucede dentro de su empresa. Esto asegura que los conjuntos de datos puedan ofrecer varios puntos de vista sobre el mismo tema.

Los datos de atención al cliente, por ejemplo, se pueden emplear para evaluar la satisfacción del cliente. Al mismo tiempo, las empresas pueden utilizar las cifras de ventas para medir el funcionamiento de una organización. Las empresas pueden comprender completamente todo su desempeño mediante la combinación de datos de muchas categorías.

Procesos comerciales optimizados

Los datos se pueden combinar para varios propósitos, incluyendo mejorar la toma de decisiones y optimizar los procedimientos de la empresa. Al combinar datos, las organizaciones pueden obtener una visión más completa y precisa de lo que ocurre dentro de su empresa. Esto permite a las empresas tomar decisiones más informadas. Usar información del mundo real en lugar de depender de conjeturas o ideas preconcebidas.

Las empresas también pueden usar datos integrados para detectar patrones y tendencias que solo a veces son obvios, señalando regiones donde pueden necesitar ajustes o mejoras. Y también puede ayudar a las empresas a mejorar las operaciones de su empresa.

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¿Cuáles son los diferentes casos de uso de la fusión de datos?

Los siguientes son los casos de uso de la fusión de datos empleados en varias industrias.

Análisis predictivo

Utilizando enfoques de datos, estadísticos y de aprendizaje automático, el análisis predictivo determina la probabilidad de eventos futuros en función de los registros. La combinación de datos juega un papel importante en el análisis predictivo al brindar una visión completa y precisa de los datos que pueden utilizarse para crear pronósticos de tendencias y patrones futuros.

Por ejemplo, la combinación de datos se utiliza para combinar datos del comportamiento del consumidor, las ventas y los inventarios de una empresa en un solo conjunto de datos. Luego, utilizando enfoques de análisis predictivo, este conjunto de datos se puede examinar para encontrar patrones y tendencias que se pueden utilizar para pronosticar futuros hábitos de consumo, ventas y requisitos de inventario.

Análisis de clientes

El análisis de clientes implica observar los datos del consumidor para comprender patrones, intereses y comportamiento. La combinación de datos juega un papel crucial en el análisis de clientes al brindar una visión precisa de la información del cliente que se puede aplicar para mejorar las decisiones comerciales.

Por ejemplo, la combinación de datos se utiliza para combinar todos los datos demográficos, de transacciones y de interacción con las redes sociales de los consumidores que tiene una organización en un solo conjunto de datos. Luego, esta base de datos se puede examinar para encontrar patrones en el comportamiento del consumidor, como los productos más preciados por los consumidores.

Analítica financiera

Al fusionar datos de varias fuentes, el análisis financiero con la fusión de datos puede brindar una visión más completa del estado financiero actual de una empresa. las empresas pueden tomar mejores decisiones utilizando esto para detectar patrones en el desempeño financiero.

Por ejemplo, la combinación de datos se puede utilizar para combinar datos de mercado, análisis de proyectos y datos de transacciones económicas que posee una organización en un único conjunto de datos. Para detectar tendencias en la rentabilidad, como el crecimiento de las ventas, los patrones de costos y el riesgo percibido, esta base de datos se puede estudiar utilizando enfoques de análisis financiero, como el modelado financiero y el análisis de series temporales.

Raspado web

Puede obtener datos de sus feeds de importación que no se incluyeron anteriormente mediante el web scraping. Pero podría estar accesible en algún lugar en línea, como desde su negocio de comercio electrónico.

Por ejemplo, los métodos de distribución y los mercados específicos exigen distintos GTIN (números comerciales globales) para cada artículo. Supongamos que aún deben incluirse en el feed de mercancías. En ese caso, puede obtener la información que necesita raspando bases de datos de Internet. O desde su mercado en línea, luego intégrelo con su feed.

Fusión de datos para empresas

La combinación de datos juega un papel crucial en la forma en que las empresas pueden usar los datos de manera efectiva. La combinación de datos permite a las empresas obtener una vista completa de sus clientes de principio a fin. Esto les ayuda a tomar decisiones basadas en datos. Aquí hay algunas formas en que las empresas pueden usar la combinación de datos:

• Almacenamiento de datos: Las empresas utilizan el almacenamiento de datos para almacenar y administrar grandes cantidades de datos. Luego, las empresas utilizan los datos de los almacenes para respaldar la inteligencia comercial y el análisis.
• Gestión de datos maestros: Las empresas utilizan la fusión de datos para crear una "versión única de la verdad". Al integrar datos, crean un conjunto de datos maestros que se pueden usar para informes y análisis.
• Integración de datos de clientes: Las empresas utilizan la combinación de datos para crear una vista unificada de los clientes. Se utilizan múltiples fuentes, como CRM, marketing y datos de ventas, para comprender mejor el comportamiento del cliente.
• Gestión de la cadena de suministro: Las empresas utilizan la fusión de datos para combinar datos de diferentes partes de la cadena de suministro, como datos de inventario, logística y producción, para optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia.
• Detección de fraude: Las empresas utilizan la fusión de datos para combinar datos de diferentes fuentes, como datos de transacciones, datos de clientes y fuentes de datos externas, para identificar patrones de fraude.
• Gestión de riesgos: Las empresas utilizan la fusión de datos para combinar datos de diferentes fuentes, como datos financieros, datos de mercado y fuentes de datos externas, para identificar y gestionar riesgos.
• Administración de recursos humanos: Las empresas utilizan la combinación de datos para combinar datos de diferentes fuentes, como datos de empleados, datos de nómina y datos de rendimiento, para administrar y analizar datos de la fuerza laboral.

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• Fuente: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/